卷积神经网络(Andrew

【锂电池剩余寿命预测】TCN时间卷积神经网络锂电池剩余寿命预测（Pytorch完整源码和数据）

目录效果一览程序获取程序内容代码分享效果一览程序获取获取方式一：文章顶部资源处直接下载：【【锂电池剩余寿命预测】TCN时间卷积神经网络锂电池剩余寿命预测（Pytorch完整源码和数据）获取方式二：订阅电池建模专栏获取电池系列更多文件

机器学习之心·2025-07-24 05:48

TVP：用于高效二维时序视频定位的文本-视觉提示方法

AI专题精讲·2025-07-24 04:44

yolov8涨点系列之替换幽灵卷积GhostConv

文章目录核心思想主要步骤优势yolov8.yaml文件增加CBAMyolov8.yamlyolov8.yaml将Conv卷积替换成GhostConv 幽灵卷积（GhostConv）是一种新颖的卷积操作方法，旨在解决传统卷积神经网络中参数量和计算量过大的问题

没脾气的小玩家·2025-07-23 17:03

DL00478-涡轮叶片缺陷检测数据集yolo格式1300张左右

特别是当你打算通过卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行缺陷检测时，数据集的标注和格式化直接影响到模型的训练效果和论文的质量。

·2025-07-23 17:30

机器学习之——认识机器学习

在Andrew的课程中，提到了几个机器学习的定义：1，A

-睡到自然醒~·2025-07-23 15:17

深度学习图像分类数据集—百种病虫害分类

该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。

AI街潜水的八角·2025-07-23 14:12

ai绘画生成软件哪个好？几款好用的AI绘画软件分享!

它通过卷积神经网络对输入的图片进行处理，从而生成出具有艺术风格的画作。DeepDream

呼酱小宝箱·2025-07-23 05:26

基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现

基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。

神经网络15044·2025-07-22 22:57

【人工智能99问】卷积神经网络（CNN）的结构和原理是什么？(10/99)

文章目录卷积神经网络（CNN）的结构及原理一、CNN的核心结构1.输入层（InputLayer）2.卷积层（ConvolutionalLayer）2.卷积层的核心机制：局部感受野与权值共享3.池化层（PoolingLayer

·2025-07-22 07:16

【CNN】卷积神经网络池化- part2

1.池化降采样，减少参数数量，避免过拟合，提高鲁棒性2.池化操作池化操作(也称为下采样，Subsampling)类似卷积操作，使用的也是一个很小的矩阵，叫做池化核，但是池化核本身没有参数，只是通过对输入特征矩阵本身进行运算，它的大小通常是2x2、3x3、4x4等，其中2x2使用频率最高。然后将池化核在卷积得到的输出特征图中进行池化操作，需要注意的是，池化的过程中也有Padding方式以及步长的概念

·2025-07-22 07:46

Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 论文阅读

用于动态场景去模糊的深度多尺度卷积神经网络摘要针对一般动态场景的非均匀盲去模糊是一个具有挑战性的计算机视觉问题，因为模糊不仅来源于多个物体运动，还来源于相机抖动和场景深度变化。

钟屿·2025-07-22 07:45

飞算JavaAI：力臻开发之本真，破 AI 代码之繁琐，传统项目一键生成

2.1背景与实力2.2飞算JavaAI的“独门绝技”三、飞算JavaAI实战体验3.1IDEA插件安装配置3.2Main中写一个简单的梯度下降算法3.3main函数搭建一个卷积神经网络网络3.4飞算JavaAI

微学AI·2025-07-22 02:11

【人工智能之深度学习】6. 卷积核工作原理：从边缘检测到特征抽象的逐层演进（附可视化工具与行业实战代码）

摘要：卷积核是卷积神经网络（CNN）的核心组件，其通过局部感受野与参数共享机制实现高效特征提取。

AI_DL_CODE·2025-07-21 19:55

基于深度学习的目标检测：从基础到实践

近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在目标检测任务中取得了显著进展。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建目标检测模型，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握目标检测的完整流程。

Blossom.118·2025-07-21 14:25

Unet源码实现（pytorch）

U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构。它通过引入一种新颖的网络结构和训练策略解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。

wyn20001128·2025-07-21 08:09

深度学习模块实践手册（第十二期）

传统卷积神经网络在生成特征图时存在大量冗余计算，Ghost模块通过将特征图生成过程分解为两个步骤，有效减少了计算复杂度，特别适合移动端和嵌入式设备部署。2、机制Ghost模块的机

加油吧zkf·2025-07-21 08:38

DETR革命：目标检测的Transformer时代

在深度学习目标检测发展史上，2014~2019年几乎被基于卷积神经网络（CNN）的检测器统治：两阶段：FasterR-CNN、MaskR-CNN单阶段：YOLO、SSD、RetinaNet这些检测器虽然效果强大

加油吧zkf·2025-07-21 08:08

生成式人工智能实战 | 像素卷积神经网络（PixelCNN）

生成式人工智能实战|像素卷积神经网络0.前言1.PixelCNN工作原理1.1掩码卷积层1.2残差块2.PixelCNN分析3.使用混合分布改进PixelCNN3.1模型构建3.2模型训练0.前言像素卷积神经网络

盼小辉丶·2025-07-20 23:59

基于cnn和resnet和mobilenet对比实现驾驶员分心检测

演示效果及获取项目源码点击文末名片本项目旨在通过深度学习技术，结合卷积神经网络（CNN）模型、ResNet模型和MobileNet模型，实现对驾驶员分心行为的自动检测。

深度学习乐园·2025-07-20 19:02

基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发

matlab科研助手·2025-07-20 10:58

卷积神经网络-数据增强

文章目录一、概述二、数据增强的类别1.裁剪2.翻转和旋转3.随机遮挡4.图像变换5.对transforms的选择操作，使数据增强更灵活三、应用场景四、总结一、概述数据增强（也叫数据扩增）的目的是为了扩充数据和提升模型的泛化能力。有效的数据扩充不仅能扩充训练样本数量，还能增加训练样本的多样性，一方面可避免过拟合，另一方面又会带来模型性能的提升。二、数据增强的类别1.裁剪中心裁剪：transforms

红米煮粥·2025-07-20 00:44

深度学习图像分类数据集—桃子识别分类

该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。

AI街潜水的八角·2025-07-12 12:24

如何使用Python实现交通工具识别

Python实现交通工具识别文章目录技术架构功能流程识别逻辑用户界面增强特性依赖项主要类别内容展示该系统是一个基于深度学习的交通工具识别工具，具备以下核心功能与特点：技术架构使用预训练的ResNet50卷积神经网络模型

·2025-07-12 02:41

CNN 猫狗识别：从理论到实战的深度解析

在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）凭借其强大的特征提取和模式识别能力，成为图像分类任务的主流技术。

爱熬夜的小古·2025-07-12 00:29

【零基础学AI】第31讲：目标检测 - YOLO算法

进行物体检测构建一个简单的物体检测系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：opencv-python,numpy,matplotlib硬件要求：推荐使用GPU（非必须）前置知识基本Python编程能力了解卷积神经网络

1989·2025-07-11 13:18

【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】02.深度学习框架PyTorch入门-(4)Pytorch实战

示例：自定义一个卷积神经网络（CNN）importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functional

IT古董·2025-07-11 05:50

Transformer、BERT等模型原理与应用案例

与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同，Transformer完全依赖自注意力机制来处理输入序列的全局依赖关系。核心组件多头自注意力机制(Mul

程序猿全栈の董（董翔）·2025-07-11 03:10

大模型卷积神经网络（CNN）的架构原理

一、卷积神经网络（CNN）的核心原理与架构CNN是一种专为结构化数据（如图像、文本）设计的深度学习模型，其核心在于层次化特征提取与参数高效共享，使其成为大模型中视觉和多模态任务的基础组件。

hao_wujing·2025-07-11 03:38

ResNet：深度卷积神经网络的里程碑

一、引言在深度学习的发展历程中，深度卷积神经网络（CNN）不断演进，旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。

心想事“程”·2025-07-10 10:18

视觉算法之卷积神经网络

定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。

清风AI·2025-07-10 10:17

卷积神经网络架构的演进：从AlexNet到EfficientNet

本文将聚焦于卷积神经网络（CNN）架构的演变，深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前，我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图（滤波器

t0_54manong·2025-07-10 10:47

开源人工神经网络库（OpenANN）

OpenArtificialNeuralNetworkLibrary）是一个开源的人工神经网络库，基于C++编写，依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算，使用CMake进行项目构建，支持多种神经网络架构，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等

deepdata_cn·2025-07-10 08:33

MATLAB 实现 SRCNN 图像超分辨率重建

该代码使用三层卷积神经网络，进行图像的超分辨率重建，效果比双三次插值好很多SRCNN/Readme.txt,1494SRCNN/SRCNN.m,1267SRCNN/Set14/baboon.bmp,720054SRCNN

leo__520·2025-07-09 13:32

从0开始学习计算机视觉--Day08--卷积神经网络

而卷积神经网络中，用卷积层代替了全连接层。不同的是，这里的输入不再需要降维，而是可以保留输入的空间结构，例如输入的是32×32×3的图片，在全连接层中是3072×1的向量，而卷积层里则保持不变。

·2025-07-09 01:12

视频讲解：多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用

p=42891原文出处：拓端数据部落公众号分析师：ZiqiYe视频讲解：多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用作为数据科学领域的从业者，我们常面临这样的挑战：如何让机器真正“看懂”图像中的信息

·2025-07-08 23:51

【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting

系统概述如下：(a)一个基于卷积神经网络（ConvNet）的识别模型，该模型包含特征提取器和分类器；(b)一个少样本分类权重生成器。

Bosenya12·2025-07-08 05:56

基于迁移学习的多视图卷积神经网络在乳腺超声自动分类中的应用

BREASTCANCERCLASSIFICATIONINAUTOMATEDBREASTULTRASOUNDUSINGMULTIVIEWCONVOLUTIONALNEURALNETWORKWITHTRANSFERLEARNINGYIWANG,*,1EUNJUNGCHOI,y,1YOUNHEECHOI,*HAOZHANG,*GONGYONGJIN,yandSEOK-BUMKO*TAGGEDEND*De

despacito,·2025-07-07 22:31

李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进

CNN（卷积神经网络）：为

·2025-07-07 09:28

初始CNN(卷积神经网络)

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）作为深度学习的重要分支，在图像识别、目标检测、语义分割等领域大放异彩。

超龄超能程序猿·2025-07-06 21:04

典型的几种神经网络

骨干网络CNN(卷积神经网络)RNN(循环神经网络)三级目录CNN(卷积神经网络)包括输入层、隐藏层、输出层：输入层一般为一张图片（w,h,d）,输入层数据一般要做归一化处理;隐藏层包含特有的卷积层（卷积核有权重系数

Victor Zhong·2025-07-06 19:23

《卷积神经网络到Vision Transformer：计算机视觉的十年架构革命》

点击跳转到网站题目《卷积神经网络到VisionTransformer：计算机视觉的十年架构革命》展开深度解析，全文采用技术演进史+架构对比+产业影响的三段式结构，附关键数据与趋势预测：卷积神经网络到VisionTransformer

HeartException·2025-07-06 17:57

ConvNeXT：面向 2020 年代的卷积神经网络

摘要视觉识别的“咆哮二十年代”始于VisionTransformer（ViT）的引入，ViT很快取代了ConvNet，成为图像分类任务中的最新最强模型。然而，vanillaViT在应用于目标检测、语义分割等通用计算机视觉任务时面临困难。HierarchicalTransformer（如SwinTransformer）重新引入了若干ConvNet的先验知识，使Transformer成为实用的通用视觉

·2025-07-06 01:32

计算机视觉中的Transformer：ViT模型详解与代码实现

计算机视觉中的Transformer：ViT模型详解与代码实现关键词：计算机视觉、Transformer、ViT、自注意力机制、图像分块摘要：传统卷积神经网络（CNN）统治计算机视觉领域多年，但2020

AI大模型应用工坊·2025-07-05 22:16

遥感影像岩性分类：基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法

本文使用ASTER（多光谱热辐射传感器）和Sentinel（多光谱成像卫星）数据，采用卷积神经网络（CNN）及CNN-集成学习（CNN-EL）方法实现高精度岩性分类。

神经网络15044·2025-07-05 20:00

python打卡day41@浙大疏锦行

知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据4.特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入

风逸hhh·2025-07-05 14:17

MOBILEVIT: 轻量级、通用且适用于移动设备的视觉Transformer

摘要轻量级卷积神经网络（CNN）是移动视觉任务的事实标准。它们的空间归纳偏置使得它们能够在不同的视觉任务中以较少的参数学习表示。然而，这些网络在空间上是局部的。

AI专题精讲·2025-07-05 12:01

视觉表征和多模态融合

方法：卷积神经网络(CNN)：传

一只齐刘海的猫·2025-07-05 11:27

PyTorch实战：从零开始构建CIFAR-10图像分类模型 (附详细代码与图解)

今天，我们将一起踏上一段激动人心的深度学习之旅：使用强大的PyTorch框架，从零开始构建一个卷积神经网络（CNN），来解决经典的CIFAR-10图像分类问题。

电脑能手·2025-07-04 12:21

【深度学习-Day 33】从零到一：亲手构建你的第一个卷积神经网络（CNN）

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-07-03 13:43

【深度学习】卷积神经网络(CNN)原理

【深度学习】卷积神经网络原理1.卷积神经网络的组成2.卷积层2.1卷积运算过程3.padding-零填充3.1ValidandSame卷积3.2奇数维度的过滤器4.stride-步长5.多通道卷积5.1

chaser&upper·2025-07-03 07:02

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